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龙图腾网获悉贵阳市气象局;贵州省开阳县气象局申请的专利一种面向复杂地形的团雾动态识别方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121438584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202512036560.3，技术领域涉及：G08G1/048；该发明授权一种面向复杂地形的团雾动态识别方法和系统是由邓世有;杨秀庄;牟克林设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向复杂地形的团雾动态识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及团雾动态识别技术领域，具体是一种面向复杂地形的团雾动态识别方法和系统，该方法获取目标山区弯道区域的高精度地形数据、气象监测数据，根据高精度地形数据提取目标山区弯道区域的微地形特征参数，建立微地形特征参数与气象监测数据之间的耦合关系模型，通过耦合关系模型计算目标山区弯道区域的局地微气象指标，根据局地微气象指标动态识别团雾生成风险状态；当识别到团雾生成风险状态时，根据所述微地形特征参数确定团雾的预计生成位置和影响范围；以提高对山区弯道团雾的识别能力，降低团雾风险。

本发明授权一种面向复杂地形的团雾动态识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向复杂地形的团雾动态识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标山区弯道区域的高精度地形数据、气象监测数据，根据所述高精度地形数据提取所述目标山区弯道区域的微地形特征参数，所述微地形特征参数包括曲率半径、坡度坡向和地形遮蔽系数； 建立所述微地形特征参数与气象监测数据之间的耦合关系模型，所述气象监测数据包括温度梯度、湿度梯度和风速矢量； 通过所述耦合关系模型计算所述目标山区弯道区域的局地微气象指标； 根据所述局地微气象指标动态识别团雾生成风险状态；当识别到团雾生成风险状态时，根据所述微地形特征参数确定团雾的预计生成位置和影响范围； 所述建立所述微地形特征参数与气象监测数据之间的耦合关系模型的方法包括： 根据所述微地形特征参数中的坡度坡向对所述气象监测数据中的温度梯度进行太阳辐射校正得到目标山区弯道区域的实际辐射温度分布； 利用所述微地形特征参数中的地形遮蔽系数对所述气象监测数据中的风速矢量进行地形遮蔽修正得到所述目标山区弯道区域的等效风速场；将所述实际辐射温度分布和等效风速场与所述气象监测数据中的湿度梯度共同构成所述目标山区弯道区域的综合气象场； 通过机器学习算法建立所述微地形特征参数与综合气象场的耦合关系模型； 所述通过机器学习算法建立所述微地形特征参数与综合气象场的耦合关系模型的方法包括： 获取历史团雾事件发生时段的目标山区弯道区域的历史微地形特征参数和历史综合气象场作为训练样本集，并将对应的历史局地微气象指标作为样本标签； 对所述训练样本集中的历史微地形特征参数和历史综合气象场进行特征标准化处理后通过特征融合得到联合特征张量； 将所述联合特征张量输入至预设的神经网络模型进行训练，通过反向传播算法不断调整所述神经网络模型的权重参数，直至神经网络模型输出与所述样本标签之间的误差达到收敛要求；通过训练完成的所述神经网络模型分析得到所述微地形特征参数与综合气象场到局地微气象指标的非线性映射关系，将所述非线性映射关系作为耦合关系模型； 所述通过所述耦合关系模型计算所述目标山区弯道区域的局地微气象指标的方法包括： 将实时获取的所述目标山区弯道区域的微地形特征参数和气象监测数据输入至所述耦合关系模型，由所述耦合关系模型输出对应于当前气象条件下所述目标山区弯道区域的冷却速率预测值、水汽聚集指数实时估算值和空气滞留时间特征量；将所述冷却速率预测值、水汽聚集指数实时估算值和空气滞留时间特征量共同作为局地微气象指标。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵阳市气象局;贵州省开阳县气象局，其通讯地址为：550002 贵州省贵阳市云岩区扶风东路92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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